高層控制是對實際環境或過程進行組織、決策和規劃，以實現問題求解。為了完成這些任務，需要采用符號信息處理、啟發式程序設計、知識表示、自動推理和決策等有關技術。這些問題求解過程與人腦的思維過程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。智能控制與傳統的或常規的控制有密切的關系,不是相互排斥的.常規控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常規控制的方法來解決“低級”的控制問題,力圖擴充常規控制方法并建立一系列新的理論與方法來解決智能系統（Intelligencesystem）是指能產生人類智能行為的計算機系統。智能系統不僅可自組織性與自適應性地在傳統的諾依曼的計算機上運行，而且也可自組織性與自適應性地在新一代的非諾依曼結構的計算機上運行。“智能”的含義很廣，其本質有待進一步探索，因而，對：“智能”這一詞也難于給出一個完整確切的定義，但一般可作這樣的表述：智能是人類大腦的較高級活動的體現，它至少應具備自動地獲取和應用知識的能力、思維與推理的能力、問題求解的能力和自動學習的能力。主要特征編輯語音處理對象智能系統處理的對象，不僅有數據，而且還有知識。表示、獲取、存取和處理知識的能力是智能系統與傳統系統的主要區別之一。控制理論中常用方塊圖來說明控制理論的內容。金山區口碑好的智能控制系統共同合作
因此，一個智能系統也是一個基于知識處理的系統，它需要如下設施：知識表示語言；知識組織工具；建立、維護與查詢知識庫的方法與環境；支持現存知識的重用。處理結果智能系統往往采用人工智能的問題求解模式來獲得結果。它與傳統的系統所采用的求解模式相比，有三個明顯特征，即其問題求解算法往往是非確定型的或稱啟發式的；其問題求解在很大程度上依賴知識；智能系統的問題往往具有指數型的計算復雜性。智能系統通常采用的問題求解方法大致分為搜索、推理和規劃三類。智能與傳統的區別智能系統與傳統系統的又一個重要區別在于：智能系統具有現場感應（環境適應)的能力。所謂現場感應指它可能與所處的現實世界的抽象——現場——進行交往，并適應這種現場。這種交往包括感知、學習、推理、判斷并做出相應的動作。這也就是通常人們所說的自動組織性與自動適應性。類型編輯語音操作系統也稱基于知識操作系統。是支持計算機特別是新一代計算機的一類新一代操作系統。它負責管理上述計算機的資源，向用戶提供友善接口，并有效地控制基于知識處理和并行處理的程序的運行。因此，它是實現上述計算機并付諸應用的關鍵技術之一。閔行區高科技智能控制系統值得推薦若微分方程為非線性，已找到其解，可以將非線性方程在此解附近進行線性化。
2)先進制造系統中的智能控制智能控制被***地應用于機械制造行業。在現代先進制造系統中，需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數據來解決難以或無法預測的情況，人工智能技術為解決這一難題提供了一些有效的解決方案。(1)利用模糊數學、神經網絡的方法對制造過程進行動態環境建模，利用傳感器融合技術來進行信息的預處理和綜合。(2)采用專家系統為反饋機構，修改控制機構或者選擇較好的控制模式和參數。(3)利用模糊**決策選取機構來選擇控制動作。(4)利用神經網絡的學習功能和并行處理信息的能力，進行在線的模式識別，處理那些可能是殘缺不全的信息。3)電力系統中的智能控制電力系統中發電機、變壓器、電動機等電機電器設備的設計、生產、運行、控制是一個復雜的過程，國內外的電氣工作者將人工智能技術引入到電氣設備的優化設計、故障診斷及控制中，取得了良好的控制效果。(1)用遺傳算法對電器設備的設計進行優化，可以降低成本，縮短計算時間，提高產品設計的效率和質量。(2)應用于電氣設備故障診斷的智能控制技術有模糊邏輯、專家系統和神經網絡。(3)智能控制在電流控制PWM技術中的應用是具有代表性的技術應用方向之一，也是研究的新熱點之一。近年來。
智能控制系統的原理控制理論是工程學與數學的跨領域分支，主要處理在有輸入信號的動力系統的行為。系統的外部輸入稱為“參考值”，系統中的一個或多個變量需隨著參考值變化，控制器處理系統的輸入，使系統輸出得到預期的效果。控制理論一般的目的是借由控制器的動作讓系統穩定，也就是系統維持在設定值，而且不會在設定值附近晃動。智能控制系統圖解連續系統一般會用微分方程來表示。若微分方程是線性常系數，可以將微分方程取拉普拉斯轉換，將其輸入和輸出之間的關系用傳遞函數表示。若微分方程為非線性，已找到其解，可以將非線性方程在此解附近進行線性化[1]。若所得的線性化微分方程是常系數的，也可以用拉普拉斯轉換得到傳遞函數。傳遞函數也稱為系統函數或網絡函數，是一個數學表示法，用時間或是空間的頻率來表示一個線性常系數系統中，輸入和輸出之間的關系。智能控制是具有智能信息處理、智能信息反饋和智能控制決策的控制方式，是控制理論發展的高級階段，主要用來解決那些用傳統方法難以解決的復雜系統的控制問題。智能控制研究對象的主要特點是具有不確定性的數學模型、高度的非線性和復雜的任務要求。智能控制的思想出現于20世紀60年代。當時。若微分方程是線性常系數，可以將微分方程取拉普拉斯轉換，將其輸入和輸出之間的關系用傳遞函數表示。
學習控制的研究十分活躍，并獲得較好的應用。如自學習和自適應方法被開發出來，用于解決控制系統的隨機特性問題和模型未知問題；1965年美國普渡大學傅京孫(K．S．Fu)教授首先把AI的啟發式推理規則用于學習控制系統；1966年美國門德爾(J．M．Mendel)首先主張將AI用于飛船控制系統的設計。[1]能控制的思想出現于20世紀60年代。當時，學習控制的研究十分活躍，并獲得較好的應用。如自學習和自適應方法被開發出來，用于解決控制系統的隨機特性問題和模型未知問題；1965年美國普渡大學傅京孫(K．S．Fu)教授首先把AI的啟發式推理規則用于學習控制系統；1966年美國門德爾(J．M．Mendel)首先主張將AI用于飛船控制系統的設計。1967年，美國萊昂德斯(C．T．Leondes)等人***正式使用“智能控制”一詞。1971年，傅京孫論述了AI與自動控制的交叉關系。自此，自動控制與AI開始碰撞出火花，一個新興的交叉領域——智能控制得到建立和發展。早期的智能控制系統采用比較初級的智能方法，如模式識別和學習方法等，而且發展速度十分緩慢。扎德于1965年發表了***論文“FuzzySets”，開辟了以表征人的感知和語言表達的模糊性這一普遍存在不確定性的模糊邏輯為基礎的數學新領域——模糊數學。控制理論是工程學與數學的跨領域分支，主要處理在有輸入信號的動力系統的行為。機械智能控制系統供應商家
控制器處理系統的輸入，使系統輸出得到預期的效果。金山區口碑好的智能控制系統共同合作
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